Python 中的装饰器

Python 有一个有趣的特性，称为装饰器，可以为现有代码添加功能。
这也称为元编程，因为程序的一部分在编译时试图修改程序的另一部分。

学习装饰器的先决条件

为了理解装饰器，我们必须首先了解 Python 中的一些基本知识。
我们必须对 Python 中的一切（是的！甚至类）都是对象这一事实感到满意。我们定义的名称只是绑定到这些对象的标识符。函数也不例外，它们也是对象（具有属性）。各种不同的名称可以绑定到同一个函数对象。
这是一个例子。

def first(msg): print(msg) first(“Hello”) second = first second(“Hello”)
输出
你好 你好
当您运行的代码，这两种功能first，并second提供相同的输出。在这里，名称first和second指代相同的函数对象。
现在事情开始变得更奇怪了。
函数可以作为参数传递给另一个函数。
如果您在 Python 中使用过map,filter和等函数reduce，那么您已经知道这一点。
这种以其他函数为参数的函数也称为高阶函数。这是此类函数的示例。

def inc(x): return x + 1 def dec(x): return x - 1 def operate(func, x): result = func(x) return result
我们调用函数如下。
>>> operate(inc,3) 4 >>> operate(dec,3) 2
此外，一个函数可以返回另一个函数。

def is_called(): def is_returned(): print(“Hello”) return is_returned new = is_called() # Outputs “Hello” new()

输出
你好
这里，is_returned()是一个嵌套函数，每次调用时都会定义并返回is_called()。
最后，我们必须了解Python 中的C损失。

回到装饰器

函数和方法被称为可调用的，因为它们可以被调用。
事实上，任何实现特殊call()方法的对象都被称为可调用对象。所以，在最基本的意义上，装饰器是一个可调用的，它返回一个可调用的。
基本上，装饰器接收一个函数，添加一些功能并返回它。

def make_pretty(func): def inner(): print(“I got decorated”) func() return inner def ordinary(): print(“I am ordinary”)
当你在 shell 中运行以下代码时，
>>> ordinary() I am ordinary >>> # let’s decorate this ordinary function >>> pretty = make_pretty(ordinary) >>> pretty() I got decorated I am ordinary
在上面显示的示例中，make_pretty()是一个装饰器。在分配步骤中：
pretty = make_pretty(ordinary)
函数ordinary()被修饰，返回的函数被命名为pretty。
我们可以看到装饰器函数在原有函数的基础上增加了一些新的功能。这类似于打包礼物。装饰器充当包装器。被装饰的对象（里面的实际礼物）的性质不会改变。但现在，它看起来很漂亮（因为它被装饰了）。
通常，我们装饰一个函数并将其重新分配为，
ordinary = make_pretty(ordinary).
这是一个常见的构造，因此，Python 有一个语法来简化它。
我们可以将@符号与装饰器函数的名称一起使用，并将其放置在要装饰的函数定义之上。例如，
@make_pretty def ordinary(): print(“I am ordinary”)
相当于
def ordinary(): print(“I am ordinary”) ordinary = make_pretty(ordinary)
这只是实现装饰器的语法糖。

用参数装饰函数

上面的装饰器很简单，它只适用于没有任何参数的函数。如果我们有接受参数的函数，例如：
def divide(a, b): return a/b
这个函数有两个参数， 一种 和 乙. 我们知道如果我们传入它会报错乙 作为 0。
>>> divide(2,5) 0.4 >>> divide(2,0) Traceback (most recent call last): … ZeroDivisionError: division by zero
现在让我们做一个装饰器来检查这种会导致错误的情况。

def smart_divide(func): def inner(a, b): print(“I am going to divide”, a, “and”, b) if b == 0: print(“Whoops! cannot divide”) return return func(a, b) return inner @smart_divide def divide(a, b): print(a/b)
None如果出现错误条件，这个新实现将返回。
>>> divide(2,5) I am going to divide 2 and 5 0.4 >>> divide(2,0) I am going to divide 2 and 0 Whoops! cannot divide
通过这种方式，我们可以装饰带参数的函数。
敏锐的观察者会注意到，inner()装饰器内部嵌套函数的参数与其装饰的函数的参数相同。考虑到这一点，现在我们可以制作使用任意数量参数的通用装饰器。
在 Python 中，这种魔法是作为function(args, **kwargs). 这样，args将是位置参数的元组，kwargs并将是关键字参数的字典。这种装饰器的一个例子是：
def works_for_all(func): def inner(args, kwargs): print(“I can decorate any function”) return func(*args, kwargs) return inner

在 Python 中链接装饰器

在 Python 中可以链接多个装饰器。
也就是说，一个函数可以用不同（或相同）的装饰器多次装饰。我们只是将装饰器放在所需的函数之上。

def star(func): def inner(args, **kwargs): print(““ 30) func(args, kwargs) print(““ 30) return inner def percent(func): def inner(*args, kwargs): print(“%” 30) func(args, kwargs) print(“%” * 30) return inner @star @percent def printer(msg): print(msg) printer(“Hello”)
输出
** %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 你好 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% **
上面的语法，
@star @percent def printer(msg): print(msg)
相当于
def printer(msg): print(msg) printer = star(percent(printer))
我们链接装饰器的顺序很重要。如果我们颠倒顺序，
@percent @star def printer(msg): print(msg)
输出将是：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% ** 你好 ** %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%